Cointegration en Forex Pairs Trading Cointegration en el comercio de divisas es una herramienta valiosa. Para mí, la cointegración es la base para una excelente estrategia de negociación mecánica neutral del mercado que me permite obtener beneficios en cualquier entorno económico. Si un mercado está en una tendencia alcista, tendencia bajista o simplemente moviéndose de lado, el comercio de divisas me permite cosechar ganancias durante todo el año. Una estrategia de comercio de pares forex que utiliza la cointegración se clasifica como una forma de comercio de convergencia basada en el arbitraje estadístico y la reversión a la media. Este tipo de estrategia fue popularizado por un equipo de comercio cuantitativo en Morgan Stanley en la década de 1980 utilizando pares de acciones, aunque yo y otros comerciantes han encontrado también funciona muy bien para el comercio de pares de divisas, también. Forex pares de comercio basado en la cointegración Forex pares de comercio basado en la cointegración es esencialmente una estrategia de reversión a la media. Dicho simplemente, cuando dos o más pares de divisas se cointegrated, significa que el margen de precios entre los pares de divisas por separado tiende a volver a su valor medio consistentemente a través del tiempo. Es importante entender que la cointegración no es correlación. La correlación es una relación a corto plazo con respecto a co-movimientos de precios. La correlación significa que los precios individuales se mueven juntos. Aunque la correlación es confiada por algunos comerciantes, por sí mismo su una herramienta untrustworthy. Por otro lado, la cointegración es una relación a más largo plazo con co-movimientos de precios, en los cuales los precios se mueven juntos dentro de ciertos rangos o se extiende, como si estuvieran atados juntos. He encontrado la cointegración para ser una herramienta muy útil en el comercio de pares forex. Durante mi comercio de pares forex, cuando la propagación se ensancha a un valor umbral calculado por mis algoritmos de negociación mecánica, corto el spread entre los precios de los pares. En otras palabras, Im betting el spread volverá a cero debido a su cointegración. Las estrategias básicas de trading de pares de divisas son muy simples, especialmente cuando se utilizan sistemas de trading mecánicos: elijo dos pares de divisas diferentes que tienden a moverse de manera similar. Puedo comprar el par de divisas de bajo rendimiento y vender el par de resultados. Cuando la separación entre los dos pares converge, cierro mi posición para un beneficio. Forex pares de comercio basado en la cointegración es una estrategia bastante neutral en el mercado. Por ejemplo, si un par de divisas se desploma, entonces el comercio probablemente dará lugar a una pérdida en el lado largo y una ganancia de compensación en el lado corto. Por lo tanto, a menos que todas las monedas y los instrumentos subyacentes de repente pierdan valor, el comercio neto debería ser cercano a cero en el peor de los casos. Del mismo modo, los pares que negocian en muchos mercados es una estrategia de negociación de autofinanciación, ya que los ingresos de las ventas cortas a veces pueden usarse para abrir la posición larga. Incluso sin este beneficio, la cointegración de aprovisionamiento de divisas de comercio de pares todavía funciona muy bien. Comprender la cointegración para el comercio de pares forex Cointegration es útil para mí en el comercio de pares forex, ya que me permite programar mi sistema de comercio mecánico basado tanto en desviaciones a corto plazo de los precios de equilibrio, así como a largo plazo las expectativas de precios, Al equilibrio. Para entender cómo funciona la coexistencia de forex pares de comercio funciona, es importante definir primero la cointegración a continuación, describir cómo funciona en los sistemas de comercio mecánico. Como he dicho anteriormente, la cointegración se refiere a la relación de equilibrio entre conjuntos de series temporales, tales como precios de pares de divisas separados que por sí mismos no están en equilibrio. En la jerga matemática, la cointegración es una técnica para medir la relación entre variables no estacionarias en una serie temporal. Si dos o más series de tiempo tienen un valor de raíz igual a 1, pero su combinación lineal es estacionaria, entonces se dice que están cointegradas. Como ejemplo simple, considere los precios de un índice bursátil y su contrato de futuros: Aunque los precios de cada uno de estos dos instrumentos pueden vagar aleatoriamente en breves períodos de tiempo, en última instancia volverán al equilibrio y sus desviaciones serán estacionario. Heres otra ilustración, declaró en términos del ejemplo clásico del paseo al azar: Digamos que hay dos borrachos individuales que caminan a casa después de una noche de carousing. Permite asumir además que estos dos borrachos no se conocen, así que no hay relación predecible entre sus rutas individuales. Por lo tanto, no hay cointegración entre sus movimientos. En contraste, considere la idea de que un individuo borracho está deambulando hacia casa mientras está acompañado por su perro con una correa. En este caso, existe una conexión definida entre los caminos de estas dos pobres criaturas. Aunque cada uno de los dos está todavía en una vía individual durante un corto período de tiempo, y aunque uno de los pares puede conducir o alejarse aleatoriamente el otro en cualquier punto dado en el tiempo, todavía, siempre se encuentran cerca juntos. La distancia entre ellos es bastante predecible, por lo que se dice que el par está cointegrado. Volviendo ahora a términos técnicos, si hay dos series temporales no estacionarias, como un conjunto hipotético de pares de divisas AB y XY, que se vuelven estacionarias cuando se calcula la diferencia entre ellas, se denominan también series integradas de primer orden Llame a una serie I (1). Aunque ninguna de estas series permanece en un valor constante, si hay una combinación lineal de AB y XY que es estacionaria (descrita como I (0)), entonces AB y XY se cointegran. El ejemplo simple anterior consta de sólo dos series temporales de pares forex hipotéticos. Sin embargo, el concepto de cointegración también se aplica a múltiples series de tiempo, utilizando órdenes de integración más altas. Piense en términos de un borracho errante acompañado de varios perros, cada uno en una correa de diferentes longitudes. En la economía real, sus ejemplos fáciles de encontrar muestran la cointegración de pares: ingresos y gastos, o dureza de las leyes penales y el tamaño de la población carcelaria. En el comercio de divisas de los pares, mi foco está en capitalizar en la relación cuantitativa y predecible entre los pares cointegrated de monedas. Por ejemplo, supongamos que Im observa esos dos pares de divisas hipotéticos cointegrados AB y XY y la relación cointegrada entre ellos es AB 8211 XY Z, donde Z es igual a una serie estacionaria con una media de cero, es decir, I (0). Esto parecería sugerir una estrategia comercial simple: Cuando AB XY gt V y V es mi precio de activación de umbral, entonces el sistema de comercio de pares de divisas vendería AB y compraría XY, ya que la expectativa sería que AB disminuyera en precio y XY Para aumentar. O, cuando AB XY lt-V, esperaría comprar AB y vender XY. Evitar la regresión espurios en los pares de divisas de comercio Sin embargo, no es tan simple como el ejemplo anterior sugeriría. En la práctica, un sistema de negociación mecánica para el comercio de pares forex necesita calcular la cointegración en lugar de basarse sólo en el valor R-cuadrado entre AB y XY. Esto se debe a que el análisis de regresión ordinario es corto cuando se trata de variables no estacionarias. Provoca la llamada regresión espuria, lo que sugiere relaciones entre variables incluso cuando no hay ninguna. Supongamos, por ejemplo, que regreso dos series de tiempo de caminata aleatorias separadas entre sí. Cuando pruebo para ver si hay una relación lineal, muy a menudo encontraré valores altos para R-cuadrado así como p-valores bajos. Sin embargo, theres ninguna relación entre estos 2 paseos al azar. La prueba más simple para la cointegración es la prueba de Engle-Granger, que funciona de la siguiente manera: Verificar que AB t y XY t son ambos I (1) Calcular la relación de cointegración XY t aAB tet usando el Método de los mínimos cuadrados Verifique que los residuos de cointegración et estén estacionarios usando una prueba de raíz unitaria como la prueba de Dickey-Fuller Aumentado (ADF) Una ecuación detallada de Granger: I (0) describe la relación de cointegración. XY t-1 AB t-1 describe la magnitud del desequilibrio lejos del largo plazo, mientras que i es tanto la velocidad como la dirección en la que la serie temporal de pares de divisas se corrige del desequilibrio. Cuando se utiliza el método Engle-Granger en el comercio de pares forex, los valores beta de la regresión se utilizan para calcular los tamaños de comercio para los pares. Cuando se utiliza el método Engle-Granger en el comercio de pares forex, los valores beta de la regresión se utilizan para calcular los tamaños de comercio para los pares. Corrección de errores para la cointegración en el comercio de pares forex: Cuando se utiliza la cointegración para el comercio de pares forex, también es útil explicar cómo las variables cointegradas se ajustan y regresan al equilibrio a largo plazo. Así, por ejemplo, aquí están los dos ejemplos de pares de divisas serie de tiempo que se muestra de forma automática: Forex pares de comercio basado en la cointegración Cuando uso mi sistema de comercio mecánico para el comercio de pares forex, la configuración y ejecución son bastante simples. En primer lugar, me parece dos pares de divisas que parecen que pueden ser cointegrated, como EUR / USD y GBP / USD. Luego, calculo los spreads estimados entre los dos pares. A continuación, reviso la estacionariedad usando una prueba de raíz unitaria u otro método común. Me aseguro de que mi feed de datos entrantes esté funcionando apropiadamente, y dejo que mis algoritmos de trading mecánicos creen las señales comerciales. Suponiendo Ive ejecutar back-tests adecuados para confirmar los parámetros, Im finalmente listo para usar cointegration en mi comercio de divisas. Ive encontrado un indicador de MetaTrader que ofrece un punto de partida excelente para construir un sistema de comercio de pares forex cointegration. Parece un indicador Bollinger Band, pero de hecho el oscilador muestra el diferencial de precios entre los dos pares de divisas diferentes. Cuando este oscilador se mueve hacia el extremo alto o bajo, indica que los pares están desacoplándose, lo que señala los oficios. Aún así, para estar seguro del éxito, confío en mi sistema de comercio mecánico bien construido para filtrar las señales con la prueba de Dickey-Fuller aumentada antes de ejecutar las operaciones apropiadas. Por supuesto, cualquiera que quiera utilizar la cointegración para sus pares de divisas, pero carece de las habilidades de programación necesarias, puede confiar en un programador experimentado para crear un asesor experto ganador. A través de la magia del trading algorítmico, programo mi sistema de trading mecánico para definir los diferenciales de precios basados en el análisis de datos. Mi algoritmo monitorea las desviaciones de precio, luego compra y vende automáticamente pares de divisas para recolectar ineficiencias del mercado. Riesgos de ser conscientes de cuando se utiliza la cointegración con los pares de divisas de comercio de divisas Forex no es totalmente libre de riesgo. Por encima de todo, tengo en mente que el comercio de pares de divisas utilizando la cointegración es una estrategia de reversión media, que se basa en la suposición de que los valores medios serán los mismos en el futuro como lo fueron en el pasado. Aunque la prueba de Dickey-Fuller aumentada mencionada previamente es útil en validar las relaciones cointegrated para el comercio de los pares de la divisa, no significa que los márgenes continuarán siendo cointegrated en el futuro. Confío en reglas de gestión de riesgos fuertes, lo que significa que mi sistema de comercio mecánico sale de operaciones no rentables si o cuando la reversión a la media calculada es invalidada. Cuando cambian los valores medios, se llama deriva. Trato de detectar la deriva lo antes posible. En otras palabras, si los precios de los pares de forex previamente cointegrados comienzan a moverse en una tendencia en lugar de volver a la media previamente calculada, su tiempo para que los algoritmos de mi sistema de comercio mecánico vuelvan a calcular los valores. Cuando uso mi sistema de comercio mecánico para el comercio de pares de divisas, uso la fórmula autorregresiva mencionada anteriormente en este artículo para calcular una media móvil para pronosticar la propagación. Entonces, salgo del comercio en mis límites calculados del error. Cointegration es una herramienta valiosa para mi comercio de pares de divisas El uso de la cointegración en el comercio de pares forex es una estrategia de negociación mecánica neutral del mercado que me permite el comercio en cualquier entorno de mercado. Es una estrategia inteligente que se basa en la reversión a la media, sin embargo, me ayuda a evitar las trampas de algunas de las otras estrategias de reversión a la media de forex. Debido a su uso potencial en rentables sistemas de comercio mecánico, la cointegración para el comercio de pares de divisas ha atraído el interés tanto de los comerciantes profesionales, así como los investigadores académicos. Hay un montón de artículos publicados recientemente, como este artículo de blog cuantitativo, o esta discusión académica del tema, así como un montón de discusión entre los comerciantes. Cointegration es una herramienta valiosa en mi comercio de pares de divisas, y recomiendo encarecidamente que usted mira en él por sí mismo. ComentariosCorrelación vs. Cointegración La correlación y la cointegración son dos conceptos basados en la regresión que son comúnmente mal utilizados por la comunidad comercial. Complejo en su formulación, ambos están interrelacionados y se utilizan para calcular las relaciones entre dos o más productos (es decir, commodities, divisas, precios de las acciones) durante un período de tiempo específico. Correlación Se asigna un valor de 1 (correlación positiva) o -1 (correlación negativa) en función de la eficacia con que los dos precios reaccionan entre sí. La correlación identifica pares que se mueven en direcciones tándem o opuestas. Un buen ejemplo de un par de correlaciones a largo plazo es el de los cotizaciones EURUSD y USDCHF, que operan en una dirección similar. En el otro lado de la moneda, el EURGBP y el AUDNZD negocian direcciones opuestas. Muestran una correlación negativa de -0,81. Aunque esta cifra indica que los cruces se movieron unos contra otros, existe un ligero grado de incertidumbre sobre la sostenibilidad a largo plazo de este resultado negativo. Los comerciantes profesionales suelen establecer el punto de referencia de entrada para los pares por encima o por debajo de 0,9 o -0,9. La correlación tiene un inconveniente significativo, que puede afectar en gran medida la rentabilidad. Aunque dos pares pueden ser correlacionados, todavía no están en el unísono completo, que puede causar una ligera deriva en los precios. En el caso del EURGBP y el AUDNZD, es una deriva -0.19. Lea el post sobre la correlación forex para más detalles sobre el tema. Crédito de la imagen: Vassia Atanassova La caja de la izquierda muestra una fuerte correlación. El centro muestra una correlación débil. La extrema derecha muestra una imagen sin correlación. Cointegración Cointegración analiza los movimientos de precios e identifica el grado en que dos valores son sensibles a la misma media o precio medio durante un período de tiempo dado. No dice nada acerca de la dirección en que se moverán las parejas. La cointegración sólo mide si la distancia entre ellos permanece estable en el tiempo. Si observamos el oro y la plata, por ejemplo, podemos encontrar que rastrean un valor medio común. Pueden operar en direcciones opuestas de un día a otro. En algún momento desconocido en el futuro, deben volver a ese promedio y por lo tanto se cointegran. Los fondos de cobertura comúnmente usan esta fórmula para programar modelos de arbitraje estadístico para identificar parejas al comercio. Otro factor importante a tener en cuenta es el período de retroceso de la media y la desviación estándar. En esencia, si usted hace el valor de la mirada hacia atrás 700, entonces el canal de regresión calculará cuál es el precio medio sobre 700 períodos. Esto puede ser demasiado ineficiente y limitará la sensibilidad a los cambios en la dinámica del mercado. Por otro lado, si establece un breve período de vista atrás, entonces causará un efecto whipsaw y será demasiado sensible. Es importante obtener una mirada equilibrada en el rango de 200-350. Oro y plata Sección superior: Desviación estándar y regresión lineal Sección media: Rendimiento relativo Oro (azul oscuro) y plata (azul claro / azul turquesa) Sección inferior: Diagrama diario de oro y línea de tiempo El gráfico anterior destaca la correlación general de oro y plata Y el grado en que los desgloses podrían provocar oportunidades comerciales. He marcado varios escenarios diferentes de cointegración y los he mencionado en la segunda sección con las etiquetas P1, P2, P3 y P4. Silver Spike 8211 March Un repunte significativo en el precio de Silver en marzo envió el valor de regresión lineal por debajo del canal de desviación estándar inferior de -2.0. Para sacar provecho de la significativa discrepancia en los precios, el comerciante habría mirado cortocircuito plata y oro largo. En cuanto al rendimiento, esto habría resultado en un beneficio global, ya que la plata se debilitó fuertemente, cruzando por debajo del oro en mayo. Sobreviva de Plata Julio El precio de la plata sigue debilitándose en un nivel relativo al oro. En junio y julio, el valor de regresión pasa por encima del canal de desviación estándar superior, lo que indica que la plata está sobrevendida y el precio tendrá que volver a su media. El comerciante decide abrir una posición larga en plata y oro corto. Como previsto, vuelve a su media y la brecha entre ambos precios al contado se cierra rápidamente. Plata Overshoots diciembre Una vez más el precio de la plata sobrepasa el oro. Esto establece una larga oportunidad de oro, plata corta. En un nivel de rendimiento, el comerciante se capitalizar en el spread y el beneficio de la posición. Plata Selloff Abril Perforando el segundo canal de desviación estándar, el precio del oro se estabiliza mientras que la plata se debilita fuertemente. Esto ahora ha proporcionado al comerciante con una larga plata, oportunidad de oro corto. Dejar un comentario Cancelar respuestaArbitraje estadístico 8211 Negociación de un par cointegrated En mi último post gekkoquant / 2012/12/17 / estadística-arbitraje-prueba-para-cointegración-aumentó-dicky-fuller / demostré cointegración, una prueba matemática para identificar pares estacionarios Donde la propagación por definición debe ser reverberación media. En este post tengo la intención de mostrar cómo el comercio de un par de cointegrated y seguirá analizando Royal Dutch Shell A vs acciones B (sabemos que se han cointegrated de mi último post). Negociar un par cointegrated es directo, sabemos la media y la varianza de la extensión, sabemos que esos valores son constantes. El punto de entrada para un arbitraje es simplemente buscar una gran desviación de la media. Una estrategia básica es: Si se extiende (t) gt Diferencia media 2Desviación estándar entonces vaya a corto Si se extiende (t) lt Diferencia media 8211 2Desviación estándar entonces vaya largo Existen muchas variaciones de esta estrategia Desplazamiento promedio / desviación estándar en movimiento (esto será explorado (T) lt nDay Promedio móvil 8211 2nDay Rolling Desviación estándar luego ir largo Esperar la reversión media: Si spread (t) lt Mean Spread 2Std (T-1) gt Diferencia Media 2Std Si spread (t) gt Media Diferencia 8211 2Std AND spread (t-1) lt Media Spread 8211 2Std La ventaja es que solo operamos cuando vemos la reversión media, donde como la otra Los modelos esperan una reversión de media en una gran desviación de la media (es la propagación de la explosión) Todas las estrategias anteriores buscan salir de su posición cuando la propagación ha vuelto a la media. Personalmente, no negociaré ninguna de las anteriores, ya que no especificarán una estrategia de salida para operaciones adversas. Es decir si hay un movimiento de la desviación estándar 6 en la extensión es esto una oportunidad comercial asombrosa O más probablemente la extensión apenas explotó. Este puesto se verá en el promedio móvil y el modelo de desviación estándar de rodadura para Royal Dutch Shell A vs acciones B, se utilizará la relación de cobertura que se encuentra en el último post. Sharpe Ratio Shell A Amp B Stat Arb Shell A Ratio Sharpe Anualizado (Rf0): Shell AampB Stat Arb 0.8224211 Shell A 0.166307 El stat arb tiene una relación Sharpe Superior simplemente invirtiendo en Shell A. A primera vista la relación de sharpe de 0.8 looks Decepcionante, sin embargo, dado que la estrategia gasta la mayor parte de su tiempo fuera del mercado, tendrá una baja tasa anualizada de sharpe. Para aumentar la relación de sharpe uno puede mirar a negociar frecuencias más altas o tener una cartera de pares para que más tiempo se gasta en el mercado.
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